JP2008500757A - Method and system for enhancing the sharpness of a video signal - Google Patents

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Abstract

本発明は、出力画像(102)を生成するために入力画像(101)を修正する方法およびシステムに関する。上記方法は、
− 入力画像(101)を粗い画像(104)と細かい画像(105)とに分割するステップ(103)と、
− 鮮鋭度が強調された中間画像(107)を生成するために、粗い画像(104)の鮮鋭度を強調するステップ(106)と、
− 出力画像(102)を生成するために、鮮鋭度が強調された中間画像(107)と細かい画像(105)とを結合するステップ(108)と、を有している。本発明は、画像の鮮鋭度を強調するために使用することができる。
The present invention relates to a method and system for modifying an input image (101) to produce an output image (102). The above method
The step (103) of dividing the input image (101) into a coarse image (104) and a fine image (105);
-Enhancing (106) the sharpness of the coarse image (104) to produce an intermediate image (107) with enhanced sharpness;
Combining the intermediate image (107) with enhanced sharpness and the fine image (105) to produce an output image (102) (108); The present invention can be used to enhance the sharpness of an image.

Description

本発明は、映像信号の鮮鋭度を強調するための方法およびシステムに関する。   The present invention relates to a method and system for enhancing the sharpness of a video signal.

本発明は、例えば、ビデオ処理のフィールドに使用することができる。   The invention can be used, for example, in the field of video processing.

画質を向上させることは、テレビジョン受信器などのビデオ製品では重要な問題になっている。映像を規定する入力画像の鮮鋭度を向上させると、画質は特に知覚的に改善される。映像信号の鮮鋭度を向上させる既知の解決策がある。   Improving image quality is an important issue for video products such as television receivers. When the sharpness of the input image that defines the video is improved, the image quality is particularly perceptually improved. There are known solutions for improving the sharpness of video signals.

第1の解決策は、連続する全ての画像に適用されるフィルタによって入力画像の鮮鋭度を強調している。入力画像はノイズ成分(例えば、アナログホワイトノイズ、又はブロック符号化動作およびブロック復号化動作から生じるデジタルアーチファクト)も含む場合があるので、結果として得られる出力画像の全体の画質が悪くなるほどノイズ成分も増加する。   The first solution emphasizes the sharpness of the input image with a filter that is applied to all successive images. The input image may also contain noise components (for example, analog white noise, or digital artifacts resulting from block encoding and block decoding operations), so the noise component increases as the overall quality of the resulting output image degrades. To increase.

第2の解決策は、連続する全ての画像に適用されるフィルタによって入力画像の鮮鋭度を強調するだけでなく、この入力画像中に検出されるノイズ成分のレベルに従って強調レベルを変えている。ノイズ成分が低いレベルの場合、結果として得られる出力画像の鮮鋭度はかなり増大する。対照的に、ノイズ成分が高いレベルの場合、ノイズ成分の増大を回避するためにフィルタはオフになる(又はフィルタレベルが下げられる)が、この場合、結果として得られる出力画像の鮮鋭度は、残念ながら、入力画像の鮮鋭度に近いものになる。したがって、この第2の方法は、ノイズの多い入力画像を取り扱う場合に効率のよい方法ではない点で、限界がある。   The second solution not only enhances the sharpness of the input image by a filter applied to all successive images, but also changes the enhancement level according to the level of the noise component detected in the input image. When the noise component is at a low level, the sharpness of the resulting output image is significantly increased. In contrast, if the noise component is at a high level, the filter is turned off (or the filter level is lowered) to avoid an increase in the noise component, but in this case the sharpness of the resulting output image is Unfortunately, it is close to the sharpness of the input image. Therefore, this second method is limited in that it is not an efficient method when handling an input image having a lot of noise.

本発明の目的は、映像信号の鮮鋭度を強調する方法であって、ノイズに強い方法を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a method for enhancing the sharpness of a video signal and is resistant to noise.

この目的のため、本発明による方法は、出力画像を生成するために入力画像の修正を提案している。上記方法は、
− 上記入力画像を粗い画像と細かい画像とに分割するステップと、
− 鮮鋭度が強調された中間画像を生成するために、上記粗い画像の鮮鋭度を強調するステップと、
− 上記出力画像を生成するために、上記鮮鋭度が強調された中間画像と上記細かい画像とを結合するステップと、
を有している。
この方法は、入力画像が信号成分とノイズ成分との和によって規定されているという前提と、信号成分は低周波数スペクトルを有しておりノイズ成分は高周波数スペクトルを有しているという前提に基づいている。したがって、入力画像の強調されるべき周波数スペクトルの部分は、低周波数に存在しており、入力画像の強調されるべきではない周波数スペクトルの部分は、高周波数に存在している。
For this purpose, the method according to the invention proposes a modification of the input image in order to generate an output image. The above method
-Dividing the input image into a coarse image and a fine image;
-Enhancing the sharpness of the coarse image to produce an intermediate image with enhanced sharpness;
-Combining the intermediate image with enhanced sharpness and the fine image to produce the output image;
have.
This method is based on the assumption that the input image is defined by the sum of the signal component and the noise component, and the assumption that the signal component has a low frequency spectrum and the noise component has a high frequency spectrum. ing. Therefore, the portion of the frequency spectrum that should be emphasized in the input image exists at a low frequency, and the portion of the frequency spectrum that should not be emphasized in the input image exists at a high frequency.

上記分割するステップは、2種類の画像(低周波数スペクトルを有する粗い画像、および高周波数スペクトルを有する細かい画像)を生成することができる。この分割ステップは、信号成分を主に含む粗い画像を選択的に強調することができる。低周波数スペクトルの画像の鮮鋭度を強調すると、高周波数スペクトルの画像の鮮鋭度を強調するよりも、良好な結果が得られる。   The dividing step can generate two types of images (a coarse image having a low frequency spectrum and a fine image having a high frequency spectrum). This division step can selectively enhance a coarse image mainly including signal components. Emphasizing the sharpness of an image with a low frequency spectrum gives better results than enhancing the sharpness of an image with a high frequency spectrum.

入力画像のノイズレベルにかかわらず、結果として得られる出力画像のノイズ成分は強調されていないので、この方法はノイズに強い方法である。結合した後、その結果として得られる出力画像は、依然として入力画像のノイズ成分に近いノイズ成分を有するが、信号成分の鮮鋭度が強調されるので、全体の画質は向上する。   Regardless of the noise level of the input image, the noise component of the resulting output image is not enhanced, so this method is robust to noise. After combining, the resulting output image still has a noise component that is close to the noise component of the input image, but the sharpness of the signal component is enhanced, thus improving the overall image quality.

上記分割するステップは、
− 上記粗い画像を生成するために上記入力画像をローパスフィルタ処理するステップと、
− 上記細かい画像を生成するために上記入力画像から上記粗い画像を減算するステップと、
を有することが好ましい。
The dividing step is as follows:
-Low-pass filtering the input image to generate the coarse image;
-Subtracting the coarse image from the input image to generate the fine image;
It is preferable to have.

この減算するステップを使用すると、データ情報を損失することなく、入力画像を最適に分割することが可能となる。   Using this subtracting step makes it possible to optimally divide the input image without losing data information.

上記ローパスフィルタ処理するステップは、上記入力画像から得られる第1のノイズ信号に適応できることが好ましい。   It is preferable that the low-pass filter processing step can be applied to the first noise signal obtained from the input image.

信号成分に対応する低周波数スペクトルとノイズ成分に対応する高周波数スペクトルとの間の境界は、ノイズ信号に対し適応性を備えつつ正確に規定される。これにより、入力画像のノイズレベルにかかわらず、信号成分のスペクトル全体の鮮鋭度を強調するすることができ、鮮鋭度の増加した出力画像が得られる。   The boundary between the low frequency spectrum corresponding to the signal component and the high frequency spectrum corresponding to the noise component is precisely defined with adaptability to the noise signal. Thereby, irrespective of the noise level of the input image, the sharpness of the entire spectrum of the signal component can be enhanced, and an output image with increased sharpness can be obtained.

上記強調するステップは、上記入力画像から得られる第2のノイズ信号に適応できることが好ましい。   Preferably, the enhancing step can be adapted to a second noise signal obtained from the input image.

これによって、例えば、ノイズレベルが大きい場合は鮮鋭度の強調を大きくし、ノイズレベルが小さい場合は鮮鋭度の強調を小さくすることによって、鮮鋭度を強調させるときに入力画像のノイズレベルに適応させることができる。   Thus, for example, when the noise level is high, the sharpness enhancement is increased, and when the noise level is low, the sharpness enhancement is decreased, thereby adapting to the noise level of the input image when enhancing the sharpness. be able to.

上記ローパスフィルタ処理するステップと上記強調するステップは、上記入力画像から得られるノイズ信号に適応できることが好ましい。   The low-pass filter processing step and the emphasizing step are preferably adaptable to a noise signal obtained from the input image.

これにより、入力画像のノイズレベルとはかかわらず、信号成分の周波数スペクトル全体に対して鮮鋭度を強調することが可能になるとともに、入力画像のノイズレベルに合わせて鮮鋭度を強調させることも可能となり、鮮鋭度が改善された出力画像が得られる。   This makes it possible to enhance the sharpness of the entire frequency spectrum of the signal component regardless of the noise level of the input image, and also enhance the sharpness according to the noise level of the input image. Thus, an output image with improved sharpness can be obtained.

本発明の目的は、映像信号の鮮鋭度を強調するシステムであって、ノイズに強く、本発明による方法の種々のステップを実行する処理手段を有するシステムを提供することにもある。   It is also an object of the present invention to provide a system for enhancing the sharpness of a video signal, which is resistant to noise and has processing means for performing the various steps of the method according to the invention.

本発明の詳細な説明および他の態様は、以下に記載されている。   Detailed descriptions and other aspects of the invention are described below.

本発明の特定の態様は、以下に記載された実施例を基準にして説明されており、添付された図面を用いて説明されている。図面において、同一の部品又は同一のサブステップは、同じ符号で示されている。   Certain aspects of the present invention have been described with reference to the embodiments described below, and are illustrated using the accompanying drawings. In the drawings, the same parts or the same sub-steps are denoted by the same reference numerals.

図1は、出力画像102を生成するために、入力画像101を修正する本発明による方法を表している。   FIG. 1 represents a method according to the invention for modifying an input image 101 to generate an output image 102.

この方法は、入力画像101を粗い画像104と細かい画像105とに分割するステップ103を有している。粗い画像104の周波数スペクトルは、入力画像101の低周波数スペクトルに対応し、細かい画像105の周波数スペクトルは、入力画像101の高周波数スペクトルに対応している。   This method includes a step 103 for dividing the input image 101 into a coarse image 104 and a fine image 105. The frequency spectrum of the coarse image 104 corresponds to the low frequency spectrum of the input image 101, and the frequency spectrum of the fine image 105 corresponds to the high frequency spectrum of the input image 101.

この方法は、鮮鋭度が強調された中間画像107を生成するために、粗い画像104の鮮鋭度を強調するステップ106も有している。   The method also includes a step 106 of enhancing the sharpness of the coarse image 104 to produce an intermediate image 107 with enhanced sharpness.

この方法は、出力画像102を生成するために、鮮鋭度が強調された中間画像107と細かい画像105とを結合するステップ108も有している。このステップ108により、出力画像を復元することが可能になる。   The method also includes a step 108 of combining the intermediate image 107 with enhanced sharpness and the fine image 105 to produce the output image 102. This step 108 makes it possible to restore the output image.

図2は、出力画像202を生成するために入力画像201を修正する本発明による方法の、図1をベースにした詳細な構成を表す。分割するステップ203は、粗い画像204を生成するために、(畳込み動作を行って)入力画像201をローパスフィルタ処理するステップFを有している。   FIG. 2 represents a detailed arrangement based on FIG. 1 of the method according to the invention for modifying the input image 201 to generate the output image 202. The dividing step 203 has a step F of low-pass filtering the input image 201 (by performing a convolution operation) in order to generate a coarse image 204.

第1の例では、ローパスフィルタ処理を行うステップFは、粗い画素204を構成する画素に適用されるガウシアンフィルタを実現する。この線形フィルタは、以下のカーネルk1又はk2によって規定することができる。

Figure 2008500757
Figure 2008500757
In the first example, the step F for performing the low-pass filter process realizes a Gaussian filter applied to the pixels constituting the coarse pixel 204. This linear filter can be defined by the following kernel k1 or k2.
Figure 2008500757
Figure 2008500757

あるいは、ローパスフィルタ処理を行うステップFは、以下のフィルタを実現するものでもよい。
− (例えば、画像の中の画素位置に依存するカーネル、又は画素のブロックのエッジに適用されるカーネル、を有する)非線形FIRフィルタ
− (メジアンフィルタ、ランクオーダフィルタ、又はモルフォロジーフィルタなどの)順序統計フィルタ。このフィルタは、多数の画素値をソートし(又はランク付けし)、そのランクに基づいて、ソートされた画素値を選択するものである。
Or step F which performs a low-pass filter process may implement | achieve the following filters.
-Nonlinear FIR filters (for example with kernels that depend on pixel positions in the image, or kernels applied to the edges of a block of pixels)-Order statistics (such as median filters, rank order filters, or morphological filters) filter. This filter sorts (or ranks) a large number of pixel values, and selects the sorted pixel values based on the rank.

分割するステップ103は、細かい画像205を生成するために、入力画像201から粗い画像204を減算するステップSUBも有している。この減算は、入力画像201の画素と粗い画像204の画素との間で行われ、このとき、入力画像201の画素の座標と、粗い画像204の画素の座標は同じである。この減算は、両方の画像の全ての画素に対して繰返し行われる。   The step 103 for dividing also includes a step SUB for subtracting the coarse image 204 from the input image 201 in order to generate a fine image 205. This subtraction is performed between the pixels of the input image 201 and the pixels of the coarse image 204. At this time, the coordinates of the pixels of the input image 201 and the pixels of the coarse image 204 are the same. This subtraction is repeated for all pixels in both images.

粗い画像204の鮮鋭度を強調するステップ206は、粗い画像204のラインの画素および/又は粗い画像204の列の画素で実行される非線形処理(後述されている)とすることができる。鮮鋭度は、変化のない又はゆっくりと変化する2つのデータ領域の間のレベル遷移と考えることができる。例えば、粗い画素204にグラジエントフィルタを適用し、フィルタ処理された画像の中のレベルが最も高い領域を検出することにより、強調すべきレベル遷移が検出される。   The step 206 of enhancing the sharpness of the coarse image 204 can be a non-linear process (described below) performed on the pixels of the lines of the coarse image 204 and / or the pixels of the columns of the coarse image 204. Sharpness can be thought of as a level transition between two unchanging or slowly changing data regions. For example, by applying a gradient filter to the coarse pixel 204 and detecting a region having the highest level in the filtered image, a level transition to be enhanced is detected.

結合するステップは、出力画像202を生成するために、鮮鋭度が強調された中間画像207を細かい画像205に加算するステップ208を有している。   The step of combining includes the step 208 of adding the intermediate image 207 with enhanced sharpness to the fine image 205 in order to generate the output image 202.

図3は、粗い画像204のラインに沿う方向のレベル遷移の遷移信号T1を、一例として示す。この遷移信号は、レベルS1の第1の平坦な範囲と、レベルS2の第2の平坦な範囲と、を有している。遷移信号T1を強調処理するために、一連の連続した処理演算を実行することができる。   FIG. 3 shows, as an example, a transition signal T1 of level transition in the direction along the line of the coarse image 204. This transition signal has a first flat range at level S1 and a second flat range at level S2. In order to enhance the transition signal T1, a series of consecutive processing operations can be performed.

第1の処理演算は、遷移の開始時又は遷移の終了時にオーバーシュートを有する第1の中間信号y1を生成するために、以下の式に示すように、遷移信号T1と微分フィルタDFのカーネルとの畳込み演算を含んでいる。

Figure 2008500757
ここで、
Figure 2008500757
は、畳込み演算を表す。 In order to generate the first intermediate signal y1 having an overshoot at the start of the transition or at the end of the transition, the first processing operation includes the transition signal T1 and the kernel of the differential filter DF as shown in the following equation: Convolutional operations are included.
Figure 2008500757
here,
Figure 2008500757
Represents a convolution operation.

DFは、例えば、[−0.25 0.5 −0.25]の形のフィルタカーネルである。   The DF is, for example, a filter kernel of the form [−0.25 0.5 −0.25].

第2の処理演算は、第2の中間信号y2を生成するために、以下の式に示すように、第1の中間信号y1を或る数で乗算したものに、遷移信号T1を加算する演算を含んでいる。

Figure 2008500757
ここで、αは、例えば1に等しい係数である。 The second processing operation is an operation for adding the transition signal T1 to a product obtained by multiplying the first intermediate signal y1 by a certain number, as shown in the following expression, in order to generate the second intermediate signal y2. Is included.
Figure 2008500757
Here, α is a coefficient equal to 1, for example.

第3の処理演算は、強調処理された遷移信号T2を生成するために、以下の式に示すように、第2の中間信号y2に残っているオーバーシュートを抑制する処理を含んでいる。

Figure 2008500757
ここで、med(S1,S2,y2)は、信号S1、S2、およびy2のデータサンプルの間のメジアン演算を表している。 The third processing operation includes processing for suppressing overshoot remaining in the second intermediate signal y2, as shown in the following expression, in order to generate the enhanced transition signal T2.
Figure 2008500757
Here, med (S1, S2, y2) represents the median operation between the data samples of the signals S1, S2, and y2.

図4は、出力画像202を生成するために、入力画像201を修正する本発明による方法の、図2をベースにした好ましい構成を示す。   FIG. 4 shows a preferred configuration based on FIG. 2 of the method according to the invention for modifying the input image 201 to produce the output image 202.

この構成は、ローパスフィルタ処理するステップFが入力画像201から得られるノイズ信号S1に適応できるという点で、図2とは異なっている。これにより、入力画像201に含まれているノイズレベルにかかわらず、信号成分に対応した粗い画像204を生成することが可能となる。例えば、フィルタカーネルを、信号S1が担持するノイズレベルに従って変更してもよい。   This configuration differs from FIG. 2 in that the step F of low-pass filter processing can be applied to the noise signal S1 obtained from the input image 201. Thereby, regardless of the noise level included in the input image 201, it is possible to generate a rough image 204 corresponding to the signal component. For example, the filter kernel may be changed according to the noise level carried by the signal S1.

入力画像201のノイズレベルσが高ければ、ローパスフィルタのカットオフ周波数は低くなければならない。前に規定された第1のカーネルk1は低いノイズレベルσ1に対して使用され、前に規定された第2のカーネルk2は高いノイズレベルに対して使用される、と定めてもよい。   If the noise level σ of the input image 201 is high, the cutoff frequency of the low pass filter must be low. It may be defined that the previously defined first kernel k1 is used for a low noise level σ1 and the previously defined second kernel k2 is used for a high noise level.

あるいは、カーネルkの各係数を以下のようにノイズレベルσに依存した関数(f1,f2,...)によって規定し、フィルタ係数が入力画像201の中に検出されるノイズレベルσに適応できるようにしてもよい。

Figure 2008500757
関数(f1,f2,...f9)は、例えば、基礎実験から得られる。 Alternatively, each coefficient of the kernel k is defined by a function (f1, f2,...) Depending on the noise level σ as follows, and the filter coefficient can be adapted to the noise level σ detected in the input image 201. You may do it.
Figure 2008500757
The function (f1, f2,... F9) is obtained from a basic experiment, for example.

この構成は、強調するステップ206も入力画像201から生じるノイズ信号S2に適応できる点でも、図2と異なる。これにより、入力画像201に含まれているノイズレベルにかかわらず、最適化された鮮鋭度を有する強調された中間画像207を生成することが可能になる。例えば、関係式(2)は、ノイズレベルσに依存する係数αを導入すると、以下のように修正することができる。

Figure 2008500757
This configuration differs from FIG. 2 in that the step 206 for emphasis can be applied to the noise signal S2 generated from the input image 201. This makes it possible to generate an enhanced intermediate image 207 having an optimized sharpness regardless of the noise level included in the input image 201. For example, the relational expression (2) can be modified as follows when the coefficient α depending on the noise level σ is introduced.
Figure 2008500757

入力画像201のノイズレベルσが大きくなるほど、αは大きくなければならない。例えば、αとσとの間の関係を線形にすることができる。   As the noise level σ of the input image 201 increases, α must increase. For example, the relationship between α and σ can be made linear.

フィルタ処理するステップFおよび強調するステップ206は、ノイズレベルσに同時に適応する必要はなく、ノイズレベルσへの適応は、これらのステップのうちの一つのステップだけに関係するものでもよい。   The filtering step F and the emphasizing step 206 need not be adapted to the noise level σ at the same time, and the adaptation to the noise level σ may relate to only one of these steps.

入力画像201のノイズレベルσはステップDETによって測定される。このステップは、ノイズレベルσに比例する第1および第2の信号S1およびS2(信号S1およびS2は同じであってもよい)を生成する。例えば、ノイズレベルσは、当業者に既知のアルゴリズムから得ることができる。例えば、斯かる信号は、(例えば、周波数スペクトルに基づいたアルゴリズムを使用する場合)アナログノイズの大きさを反映し、および/又は(例えば、8×8画素又は16×16画素のブロックの周囲におけるアクティビティ(activity)を測定するブロッキング影響検出器を使用する場合)デジタルノイズの大きさを反映する。   The noise level σ of the input image 201 is measured by step DET. This step generates first and second signals S1 and S2 that are proportional to the noise level σ (signals S1 and S2 may be the same). For example, the noise level σ can be obtained from algorithms known to those skilled in the art. For example, such a signal reflects the magnitude of analog noise (eg, when using an algorithm based on a frequency spectrum) and / or (eg, around an 8 × 8 pixel or 16 × 16 pixel block). Reflects the magnitude of the digital noise (when using a blocking impact detector that measures activity).

本発明による方法は、出力画像102を生成するように入力画像101を修正するシステムで実現することができる。このシステムは、上記の本発明による方法の種々のステップを実現する処理手段を有している。特に、このシステムは、以下の手段およびステップを有している。
− 入力画像101を粗い画像104と細かい画像105とに分割する手段103。この手段103は、粗い画像104を生成するために入力画像101を受け取るローパスフィルタと、細かい画像105を生成するように、入力画像101から粗い画像104を減算する減算手段SUBと、を有することができる。この手段103は、例えば、メモリに記憶され信号プロセッサによって実行されるコード命令(即ち、コンピュータプログラム)に対応している。ローパスフィルタ係数は、入力画像101から生じるノイズレベルを反映する信号S1に適応することが有利である。
− 鮮鋭度が強調された中間画像107を生成するために、粗い画像の鮮鋭度を強調する手段106。この手段106は、例えば、図3を参照して記載された鮮鋭度強調アルゴリズムを符号化するためのコード命令(即ち、コンピュータプログラム)に対応している。このコード命令はメモリに記憶されており、信号プロセッサによって実行される。さらに有利なのは、この強調が、入力画像101から得られるノイズレベルを反映する信号S2に適応することである。
− 出力画像102を生成するために、鮮鋭度が強調された中間画像107と細かい画像105とを結合するステップ108。手段108は、例えば、メモリに記憶され信号プロセッサによって実行されるコード命令(即ち、コンピュータプログラム)に対応している。
The method according to the present invention can be implemented in a system that modifies the input image 101 to produce the output image 102. This system comprises processing means for realizing the various steps of the method according to the invention described above. In particular, this system has the following means and steps:
Means 103 for dividing the input image 101 into a coarse image 104 and a fine image 105; The means 103 may include a low-pass filter that receives the input image 101 to generate the coarse image 104, and a subtraction means SUB that subtracts the coarse image 104 from the input image 101 so as to generate the fine image 105. it can. This means 103 corresponds, for example, to code instructions (ie computer programs) stored in a memory and executed by a signal processor. The low-pass filter coefficients are advantageously adapted to the signal S1 reflecting the noise level arising from the input image 101.
Means 106 for enhancing the sharpness of a coarse image in order to generate an intermediate image 107 with enhanced sharpness. This means 106 corresponds, for example, to a code instruction (ie a computer program) for encoding the sharpness enhancement algorithm described with reference to FIG. This code instruction is stored in memory and executed by the signal processor. It is further advantageous that this enhancement is applied to the signal S2 reflecting the noise level obtained from the input image 101.
Combining the fine image 105 with the intermediate image 107 with enhanced sharpness to produce the output image 102; The means 108 corresponds, for example, to code instructions (ie computer programs) stored in the memory and executed by the signal processor.

このシステムは、電子カードとして埋め込まれてもよい。また、このシステムは、入力信号101を受け取り出力画像102をディスプレイに表示し又は出力画像102を通信チャネルに伝送するビデオ装置(例えば、テレビ、映像伝送装置など)の中で実現してもよい。   This system may be embedded as an electronic card. The system may also be implemented in a video device (eg, television, video transmission device, etc.) that receives the input signal 101 and displays the output image 102 on a display or transmits the output image 102 to a communication channel.

本発明は、本発明による方法の種々のステップを実現するためのコード命令を有するコンピュータプログラムにも関する。   The invention also relates to a computer program having code instructions for implementing the various steps of the method according to the invention.

動詞「有する」又はその活用形を使用していることは、特許請求の範囲に記載されている以外の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。   The use of the verb “comprise” or its conjugations does not exclude the presence of elements or steps other than those stated in the claims.

出力画像102を生成するために入力画像101を修正する本発明による方法を示す図である。FIG. 3 shows a method according to the invention for modifying an input image 101 to generate an output image 102. 本発明による方法を詳細に示す図である。Fig. 2 shows in detail the method according to the invention. 画像の鮮鋭度を強調する様子を一例として示ず図である。It is a figure which does not show a mode that the sharpness of an image is emphasized as an example. 本発明による好ましい方法を示す図である。FIG. 2 shows a preferred method according to the invention.

Claims (12)

出力画像を生成するために入力画像を修正する方法であって、
前記方法は、
− 前記入力画像を粗い画像と細かい画像とに分割するステップと、
− 鮮鋭度が強調された中間画像を生成するために、前記粗い画像の鮮鋭度を強調するステップと、
− 前記出力画像を生成するために、前記鮮鋭度が強調された中間画像と前記細かい画像とを結合するステップと、
を有する方法。
A method for modifying an input image to generate an output image, the method comprising:
The method
-Dividing the input image into a coarse image and a fine image;
-Enhancing the sharpness of the coarse image to produce an intermediate image with enhanced sharpness;
Combining the intermediate image with enhanced sharpness and the fine image to produce the output image;
Having a method.
前記分割するステップは、
− 前記粗い画像を生成するために前記入力画像をローパスフィルタ処理するステップと、
− 前記細かい画像を生成するために前記入力画像から前記粗い画像を減算するステップと、
を有する、請求項1に記載の方法。
The dividing step includes:
-Low-pass filtering the input image to produce the coarse image;
-Subtracting the coarse image from the input image to generate the fine image;
The method of claim 1, comprising:
前記ローパスフィルタ処理するステップは、前記入力画像から得られる第1のノイズ信号に適応できる、請求項2に記載の方法。   The method of claim 2, wherein the low pass filtering is adaptable to a first noise signal obtained from the input image. 前記強調するステップは、前記入力画像から得られる第2のノイズ信号に適応できる、請求項2に記載の方法。   The method of claim 2, wherein the enhancing step is adaptable to a second noise signal obtained from the input image. 前記ローパスフィルタ処理するステップと前記強調するステップは、前記入力画像から得られるノイズ信号に適応できる、請求項2に記載の方法。   The method of claim 2, wherein the low-pass filtering and the enhancing step are adaptable to a noise signal obtained from the input image. 前記ノイズ信号を生成するために、前記入力信号のノイズレベルを測定するステップを更に有する、請求項3、4、又は5に記載の方法。   The method according to claim 3, 4 or 5, further comprising measuring a noise level of the input signal to generate the noise signal. 前記結合するステップは、前記出力画像を生成するために、前記鮮鋭度が強調された中間画像を前記細かい画像に加えるステップを有する、請求項1又は2に記載の方法。   3. A method according to claim 1 or 2, wherein the step of combining comprises adding an intermediate image with enhanced sharpness to the fine image to produce the output image. 出力画像が生成されるように入力画像を修正するシステムであって、
前記システムは、
− 前記入力画像を粗い画像と細かい画像とに分割する手段と、
− 鮮鋭度が強調された中間画像が生成されるように、前記粗い画像の鮮鋭度を強調する手段と、
− 前記出力画像が生成されるように、前記鮮鋭度が強調された中間画像と前記細かい画像とを結合する手段と、
を有するシステム。
A system for modifying an input image so that an output image is generated,
The system
-Means for dividing the input image into coarse and fine images;
Means for enhancing the sharpness of the coarse image so that an intermediate image with enhanced sharpness is generated;
-Means for combining the intermediate image with enhanced sharpness and the fine image so that the output image is generated;
Having a system.
前記分割する手段は、
− 前記粗い画像が生成されるように前記入力画像をローパスフィルタ処理するローパスフィルタと、
− 前記細かい画像が生成されるように前記入力画像から前記粗い画像を減算する手段と、
を有する、請求項8に記載のシステム。
The means for dividing is
A low pass filter for low pass filtering the input image so that the coarse image is generated;
Means for subtracting the coarse image from the input image so that the fine image is generated;
9. The system of claim 8, comprising:
前記ローパスフィルタおよび/又は前記強調する手段は、前記入力画像から得られるノイズ信号に適応できる、請求項9に記載のシステム。   The system of claim 9, wherein the low pass filter and / or the enhancing means is adaptable to a noise signal obtained from the input image. 出力画像が生成されるように入力画像を修正するビデオ装置であって、
前記ビデオ装置は、
− 前記入力画像を粗い画像と細かい画像とに分割する手段と、
− 鮮鋭度が強調された中間画像が生成されるように、前記粗い画像の鮮鋭度を強調する手段と、
− 前記出力画像が生成されるように、前記鮮鋭度が強調された中間画像と前記細かい画像とを結合する手段と、
を有するビデオ装置。
A video device that modifies an input image so that an output image is generated,
The video device comprises:
-Means for dividing the input image into coarse and fine images;
Means for enhancing the sharpness of the coarse image so that an intermediate image with enhanced sharpness is generated;
-Means for combining the intermediate image with enhanced sharpness and the fine image so that the output image is generated;
Having video equipment.
請求項1〜7のうちのいずれか一項に記載の方法の種々のステップを実行するためのコード命令を有するコンピュータプログラム。   A computer program comprising code instructions for performing the various steps of the method according to any one of the preceding claims.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7852412B1 (en) * 2006-02-27 2010-12-14 Nvidia Corporation Video noise level detection
WO2007110844A2 (en) * 2006-03-29 2007-10-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for improving visual quality of an image signal.
US7952647B2 (en) * 2006-12-27 2011-05-31 Intel Corporation Method and apparatus of content adaptive detailing filtering for digital pictures
JP5050637B2 (en) * 2007-05-11 2012-10-17 ソニー株式会社 VIDEO SIGNAL PROCESSING DEVICE, VIDEO SIGNAL PROCESSING METHOD, VIDEO SIGNAL PROCESSING METHOD PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING VIDEO SIGNAL PROCESSING METHOD PROGRAM
EP2174291B1 (en) 2007-07-09 2017-04-26 Flir Systems AB Method of processing an infrared image, infrared image capturing system and computer readable medium
JP4453777B2 (en) 2008-07-15 2010-04-21 日本ビクター株式会社 Image quality improving apparatus and method
JP5320538B1 (en) * 2012-08-09 2013-10-23 清一 合志 Image enhancement device and image enhancement method

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0856316A (en) * 1994-06-09 1996-02-27 Sony Corp Image processor
JPH114363A (en) * 1997-06-11 1999-01-06 Fujitsu General Ltd Contour correction circuit
WO2002084997A1 (en) * 2001-04-11 2002-10-24 Sony Corporation Contour-emphasizing circuit

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3629409C2 (en) * 1986-08-29 1994-02-17 Agfa Gevaert Ag Method and device for contrast evaluation in electronic image processing
US5038388A (en) * 1989-05-15 1991-08-06 Polaroid Corporation Method for adaptively sharpening electronic images
KR0176601B1 (en) * 1996-05-21 1999-05-01 김광호 Picture quality improving method & circuit using low-filtering and histogram equalization
US5978518A (en) * 1997-02-25 1999-11-02 Eastman Kodak Company Image enhancement in digital image processing
US7161633B2 (en) * 2001-01-10 2007-01-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Apparatus and method for providing a usefulness metric based on coding information for video enhancement
US6950561B2 (en) * 2001-01-10 2005-09-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for sharpness enhancement for coded video

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0856316A (en) * 1994-06-09 1996-02-27 Sony Corp Image processor
JPH114363A (en) * 1997-06-11 1999-01-06 Fujitsu General Ltd Contour correction circuit
WO2002084997A1 (en) * 2001-04-11 2002-10-24 Sony Corporation Contour-emphasizing circuit

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